JP2009106545A - 足底圧計測装置及び行動姿勢判別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】長期間に亘って被験者の作業中の動作や姿勢を検査する場合でも、小型のデータ記録装置により計測データを記録・収集することができる足底圧計測装置を提供する。
【解決手段】足裏形状の厚みのあるインソールと、インソールの各位置に配設され、当該位置に加わる荷重値を検出する荷重センサ３，４，５と、インソールに一体的に具設されたデータロガー８と、インソールに一体的に具設された電池１５とを備え、荷重センサ３，４，５が出力する荷重値の微小時間内における荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを算出する代表値演算部１２と、最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎをそのまま又は所定のアルゴリズムで変換した後、データロガー８に保存するデータ蓄積部とを備えた。
【選択図】図２

Description

本発明は、靴に中敷として装着して足底に加わる足底荷重を計測する足底圧計測装置、及び足底荷重に基づいて、各時点における被験者の状態が座位状態、立位状態、又は歩行状態の何れであるかを判別する行動姿勢判別方法に関する。

職業性の腰痛などの筋骨格系障害の原因を調査する場合、一般には、被験者の作業中の動作や姿勢をビデオに撮影する方法、ＯＷＡＳ（Ovako Working Posture Analysing System）法（非特許文献１，２参照）のように一定時間ごとに動作姿勢を記録する方法、又は筋電図を測定する方法などが採られる。これらの方法は、被験者が短時間の繰り返し作業を行う場合には容易に行うことが可能である。しかし、被験者が長時間に渡って多種の作業を行うような場合には、これらの方法で調査を行うのは困難である。そこで、作業者の靴の中敷に圧力センサを組み込み、足底荷重を連続測定する足底圧計測装置が使用される。

足底圧計測装置は、その計測方法により、圧力検出センサを床に設置して計測する空間式設置計測法と、靴などの履物自体がセンサで構成され被測定者の足に直接装着する身体装着計測法とに大別される。このうち空間式設置計測法は、装置が大がかりであり、被験者が行動できる範囲も極めて限定されるため、上述のような調査目的には適さない。

身体装着計測法で足底圧分布を計測する機器は、インソール（insole）型、すなわちインソール（中底）に足底圧力を検出するセンサを組み込んだものが一般的である。足底圧力を検出するセンサとしては、インクで着色し発色の度合いで足底圧を計測するプレスケール、電極を行と列の格子状に配置しその交点の抵抗値から足底圧を計測する走査型、及び小型の圧力センサをインソール内に分布させた分布型の３種類に大別される（非特許文献３）。

プレスケールは、圧力特性が測定可能な極薄発色層が均一に塗布されたフィルムである。フィルム内には無色染料が封入された多数のマイクロカプセルが均一に分布している。圧力が加わるとこのマイクロカプセルが破壊されて無色染料が放出され、外部の顕色剤と反応して発色する。従って、発色濃度から足底圧を検出することができる。しかしながら、プレスケールは、１回限りの測定でインソールを交換する必要があるため、長期間に亘る連続的な足底圧の計測に使用することはできない。

一方、走査型と分布型の足底圧計測装置は、足底圧が電気信号として出力されるため、連続的な足底圧の計測に適用することが可能である。

走査型又は分布型の従来の足底圧計測装置としては、特許文献１〜３に記載のものが公知である。

特許文献１には、対象者の足裏の所定部位に作用する圧力の時間変化を検出して足圧検出信号を出力する足圧センサ部と、前記対象者の現在位置を検出して現在位置情報を出力する位置検出部と、前記足圧検出信号及び前記現在位置情報を記憶する記憶手段と、を収納した履物で構成された生体情報収集装置が記載されている。

特許文献２には、足底部に複数の３分力荷重センサが配設された荷重センサ付き靴が記載されている。

特許文献３には、被検体の足底に分散して取り付けられ、前記足底の部分荷重に対応してそれぞれ静電容量が変化する複数の可変容量式圧力センサと、これら複数の可変容量式圧力センサの極板間に得られる前記部分荷重に対応する電気信号を、時分割光信号に変換して伝送する光信号伝送器と、この光信号伝送器からの時分割光信号を受光し、前記部分荷重及びその荷重位置に対応した電気信号を出力する受光装置と、この受光装置から出力される電気信号に基づいて、歩行状態の解析を行う演算装置とを有する歩行因子解析装置が記載されている。

また、計測された足底圧データの記録は、無線により被験者の腰等に装着された外部記録装置に転送して記録する無線式や、データロガーに記録するデータロガー式のものが広く用いられている（非特許文献３参照）。
特開２００４−３０５４６９号公報 特開２００５−２１４８５０号公報 特開平２−５５０４５号公報 Karhu O, et al. Correcting working postures in industry : A practical method or analysis. Applied Ergonomics 1977,8;199-201. Stoffert G. Analyse und Einstufung von Korperhaltungen bei der Arbeit nach der OWAS-Methode. Zeitschrift fur Arbeitwissenschaft 1985,1;31-38. 松田拓也，「足底圧計測装置による床反力，及び下肢関節モーメントの推定」，高知工科大学大学院 平成14年度修士論文，［online］、２００３年，高知工科大学附属情報図書館、［平成１９年１０月１日検索］，インターネット＜http://www.kochi-tech.ac.jp/library/ron/2002/g5/M/1055063.pdf＞

上記従来の足底圧計測装置は、被験者の足底圧そのもののデータを計測し収集することを主な目的としており、検査期間中の被験者の動作や姿勢は、収集された計測データを後にコンピュータに取り込んでから、コンピュータで解析する。

しかしながら、長期間に亘って被験者の作業中の足底圧のデータを収集するとなると、そのデータ量は膨大となる。したがって、足底圧データの記録のために非常に大容量のデータロガー等が必要となり、記録装置自体のサイズが大きくなるとともに高価となる。身体装着計測法で足底圧分布を計測する足底圧計測装置は、被験者が常に装着するものであるため、できる限り計量で小型なものが好ましく、でき得ればすべての計測機器がインソール内に収まっている方が好ましい。しかし、記録装置のサイズが大きければ、記録装置をインソール内に収めることが困難となる。

そこで、本発明の目的は、長期間に亘って被験者の作業中の動作や姿勢を検査する場合でも、小型のデータ記録装置により計測データを記録・収集することができる足底圧計測装置を提供することにある。

足底圧計測装置に係る本発明の第１の構成は、足裏形状の厚みのあるインソールと、
前記インソールの所定位置に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する一乃至複数の荷重センサと、
前記インソールに一体的に具設されたデータロガーと、
前記インソールに一体的に具設された電池と、
を備えた足底圧計測装置であって、
前記第１の荷重センサが出力する荷重値の、所定の微小時間内ΔＴにおける荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを算出する代表値演算手段と、
前記最大値Ｌ_ｍａｘ及び前記平均値Ｌ_ｍｅａｎをそのまま又は所定のアルゴリズムで変換した後、前記データロガーに保存するデータ蓄積手段と、を備えたことを特徴とする。

この構成によれば、代表値演算手段が、所定の微小時間毎に、第１の荷重センサが出力する荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを算出し、データ蓄積手段は、この最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎをそのまま又は所定のアルゴリズムで変換した後、データロガーに保存するため、荷重値をそのままデータロガーに記録する従来方式に比べて大幅にデータ量が減少する。従って、長期間に亘って被験者の作業中の動作や姿勢を検査する場合でも、小型のデータロガーにより計測データを記録・収集することができる。

また、最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを所定のアルゴリズムで変換してデータロガーに保存するようにすれば、更に必要な情報のみを抽出することができるとともに、足底荷重による動作や姿勢の解析などのデータ処理も同時に行われるため、データロガーの記憶容量を減らせると同時に、後のデータ処理も容易にすることができる。

足底圧計測装置に係る本発明の第２の構成は、前記第１の構成において、前記荷重センサとして、
前記インソールの踵骨下部位置に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する第１の荷重センサと、
前記インソールの第１中足骨遠位下部に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する第２の荷重センサと、
前記インソールの第５中足骨遠位下部に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する第３の荷重センサと、
を備え、
前記代表値演算手段は、前記各荷重センサが出力する荷重値に基づき、前記所定の微小時間ΔＴ内における荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを算出するものであり、
前記データ蓄積手段は、前記各最大値Ｌ_ｍａｘ及び前記各平均値Ｌ_ｍｅａｎをそのまま又は所定のアルゴリズムで変換した後、前記データロガーに保存するものであることを特徴とする。

インソールの踵骨下部位置は、足底荷重が最も集中して加わる位置であり、この位置に第１の荷重センサを配置することによって、精度よく足底荷重の検出を行うことができる。また、インソールの第１中足骨遠位下部及び第５中足骨遠位下部は、踵骨下部に次いで足底荷重が集中して加わる位置であり、この位置にも第２、第３の荷重センサを配置することによって、より精度よく足底荷重の検出を行うことができる。

ここで、「荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎ」としては、各荷重センサによって検出される荷重値の最大値及び平均値の和又は平均を用いることができる。

足底圧計測装置に係る本発明の第３の構成は、前記第１又は２の構成において、前記データ蓄積手段は、
前記各微小時間ΔＴにおいて、所定の歩行判別閾値α_ｗ及び座位判別閾値α_ｓに対して、
（ａ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗ以上の場合には歩行状態、
（ｂ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓ以上の場合には立位状態、
（ｃ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓよりも小さい場合には座位状態、
であると判別する状態判別手段と、
所定の更新時間ごとに、前記状態判別手段により判別される前記歩行状態、前記座位状態、前記立位状態の各状態の積算時間Ｔ_ｗ，ｉ，Ｔ_ｓ，ｉ，Ｔ_ｅ，ｉを算出し、これらを前記データロガーに保存された各状態の積算時間Ｔ_ｗ，Ｔ_ｓ，Ｔ_ｅに加えて、前記データロガーに保存された当該積算時間Ｔ_ｗ，Ｔ_ｓ，Ｔ_ｅの更新を行う積算時間更新手段と、を備えたことを特徴とする。

この構成によれば、最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差を閾値判別することによって、歩行状態と座位又は立位状態とを高い精度で判別することができる。また、座位又は立位状態と判別されたものについては、平均値Ｌ_ｍｅａｎを閾値判別することによって、座位状態と立位状態とを高い精度で判別することができる。
また、各荷重センサにおいて計測された足底荷重のデータは、歩行状態、座位状態、立位状態の各状態の積算時間Ｔ_ｗ，Ｔ_ｓ，Ｔ_ｅとしてデータロガーに保存されるため、長期間に亘って被験者の作業中の動作や姿勢を検査する場合でも、計測データのデータ量がデータロガーの記憶容量をオーバーフローすることがない。また、収集される積算時間Ｔ_ｗ，Ｔ_ｓ，Ｔ_ｅにより、被験者の作業中の動作や姿勢の状況を容易に知ることができる。

また、行動姿勢判別方法に係る本発明は、足裏形状の厚みのあるインソールと、前記インソールの所定位置に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する一乃至複数の荷重センサと、を備えた足底圧計測装置を被験者の靴内に装着し、被験者が行動する際に前記荷重センサによって検出される荷重値に基づいて、各時点における被験者の状態が座位状態、立位状態、又は歩行状態の何れであるかを判別する行動姿勢判別方法であって、
前記第１の荷重センサが出力する荷重値の所定の微小時間ΔＴ内における荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを演算する代表値算出ステップと、
前記各微小時間ΔＴにおいて算出される最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎについて、所定の歩行判別閾値α_ｗ及び座位判別閾値α_ｓに対して、
（ａ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗ以上の場合には歩行状態、
（ｂ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓ以上の場合には立位状態、
（ｃ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓよりも小さい場合には座位状態、
であると判別する状態判別ステップと、
を有することを特徴とする。

この構成によれば、最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差を閾値判別することによって、歩行状態と座位又は立位状態とを高い精度で判別することができる。また、座位又は立位状態と判別されたものについては、平均値Ｌ_ｍｅａｎを閾値判別することによって、座位状態と立位状態とを高い精度で判別することができる。

以上のように、本発明によれば、代表値演算手段が、所定の微小時間毎に、第１の荷重センサが出力する荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを算出し、データ蓄積手段は、この最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎをそのまま又は所定のアルゴリズムで変換した後、データロガーに保存するため、荷重値をそのままデータロガーに記録する従来方式に比べて大幅にデータ量が減少する。従って、長期間に亘って被験者の作業中の動作や姿勢を検査する場合でも、小型のデータロガーにより計測データを記録・収集することができる。

また、最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを所定のアルゴリズムで変換してデータロガーに保存するようにすれば、更に必要な情報のみを抽出することができるとともに、足底荷重による動作や姿勢の解析などのデータ処理も同時に行われるため、データロガーの記憶容量を減らせると同時に、後のデータ処理も容易にすることができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の実施例１に係る足底圧計測装置の外観図である。足底圧計測装置１は、インソール２、荷重センサ３，４，５、組込回路６、電源部７、データロガー８、及びレベルシフタ回路９を備えている。尚、図１では、組込回路６とデータロガー８は同じ位置に重なって配置されている。

インソール２は、足裏形状の厚みのある弾性部材により構成されている。インソール２は、靴内の底板として被験者の靴に装着される。

荷重センサ３，４，５は、インソール２の特定の位置に加わる荷重（以下「足底荷重」という。）を検出する圧力センサである。荷重センサ３，４，５は、それぞれ、インソール２の踵骨下部位置、第１中足骨遠位下部、第５中足骨遠位下部に配設されている。荷重センサ３，４，５としては、例えば、ロードセルや、作用する圧力が大きくなると感圧導電ゴムと電気抵抗とを電源−接地間に直列接続し前記感圧導電ゴムと電気抵抗との分圧電圧により足底荷重を検出するセンサなどを使用することができる。

レベルシフタ回路９は、各荷重センサ３，４，５から出力される足底荷重の検出信号の信号レベルを変換する回路である。

組込回路６は、荷重センサ３，４，５が出力する足底荷重のデータ処理を行う回路である。組込回路６の詳細については後述する。データロガー８は、荷重センサ３，４，５で検出された足底荷重を組込回路６がデータ処理して生成される計測データを記憶する記憶装置である。電源部７は、荷重センサ３，４，５、組込回路６、及びデータロガー８に電力を供給する回路であり、電池１５と給電回路１６とで構成されている（図２参照）。ここでは、電池１５にはリチウムイオン電池を使用している。

図２は、足底圧計測装置１の機能構成を表すブロック図である。図２において、荷重センサ３，４，５、組込回路６、電源部７、データロガー８、及びレベルシフタ回路９は図１のものと同様である。組込回路６は、インタフェース回路１１、代表値算出部１２、状態判別部１３、及び積算時間更新部１４を備えている。

インタフェース回路１１は、各荷重センサ３，４，５と組込回路６との間の通信を行う回路である。代表値算出部１２は、各荷重センサ３，４，５が出力する足底荷重のデータに基づき、所定の微小時間ΔＴ内における足底荷重の最大値及び平均値をそれぞれ算出する。

以下、荷重センサ３，４，５が時刻ｔに出力する足底荷重のデータを、それぞれｗ_１（ｔ），ｗ_２（ｔ），ｗ_３（ｔ）と記す。また、時刻ｔ_ｋ〜ｔ_ｋ＋ΔＴにおけるｗ_ｉ（ｔ）（ｉ＝１，２，３）の最大値及び平均値をそれぞれＬ_{ｍａｘ，ｉ}（ｔ_ｋ）及びＬ_{ｍｅａｎ，ｉ}（ｔ_ｋ）と記す。また、Ｌ_{ｍａｘ，ｉ}（ｔ_ｋ）及びＬ_{ｍｅａｎ，ｉ}（ｔ_ｋ）を各荷重センサに関して平均した値をＬ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）及びＬ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）と記す。

状態判別部１３は、各時間区間（ｔ_ｋ，ｔ_ｋ＋ΔＴ）において、Ｌ_{ｍａｘ，ｉ}（ｔ_ｋ）及びＬ_{ｍｅａｎ，ｉ}（ｔ_ｋ）を閾値判定することによって、その時間区間における被験者の状態を、歩行状態、座位状態、立位状態のいずれかの状態に判別する。積算時間更新部１４は、歩行状態、座位状態、立位状態の各状態の積算時間Ｔ_ａｉ，Ｔ_ｂｉ，Ｔ_ｃｉを算出し、これらをデータロガー８に保存された各状態の積算時間Ｔ_ａ，Ｔ_ｂ，Ｔ_ｃに加え、データロガー８に保存された積算時間Ｔ_ａ，Ｔ_ｂ，Ｔ_ｃの更新を行う。

また、電源部７は、電池１５及び給電回路１６を備えている。給電回路１６は電池から供給される電圧に基づいて、各荷重センサ３，４，５、組込回路６、及びデータロガー８に供給する電源電圧を生成する回路である。

以上のように構成された本実施例の足底圧計測装置１について、以下その動作を説明する。

まず、荷重センサ３，４，５により測定される実際の足底荷重波形について説明する。実際に測定して得られたデータを図３に示す。図３は、座位、立位、歩行の各状態における足底荷重の時間変化を表す。図３のおいて、横軸は時間、縦軸は足底荷重の検出信号の計測値（単位はｍＶ）を示す。荷重センサ３，４，５にはニッタ株式会社製のFlexiForce A201-25を使用した。また、データロガー８には、ルネサンステクノロジ株式会社製のR8C-15とアイ・オー・データ株式会社製のマイクロＳＤメモリ６４ＭＢを使用した。各荷重センサ３，４，５が出力する足底荷重のデータはサンプリング間隔ｔ_ｓ＝０．００４secでサンプリングした。図３において、横軸は時間、縦軸は荷重センサ３，４，５が出力する電圧値である。荷重センサ３，４，５が出力する電圧値は足底荷重にほぼ比例している。被験者は、体重５５ｋｇの男性であり、１分ごとに座位、立位、歩行の順に状態を変化させて測定した。図３の各時刻のデータは荷重センサ３，４，５で得られた足底荷重の最大値Ｌ_{ｍａｘ，ｉ}（ｔ_ｋ）及び平均値Ｌ_{ｍｅａｎ，ｉ}（ｔ_ｋ）を平均したものである。

図３より、被験者が座位状態にあるときは、平均値Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）及び最大値Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）が小さく殆ど変化しないことが分かる。また、最大値Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）の変動に比べ平均値Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）の変動が遙かに小さく、殆ど変化が見られない。
被験者が立位状態にあるときは、Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）及びＬ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）はある一定の値を中心に狭い幅でランダムな変動をしている。このときの変動幅は比較的小さく、Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）とＬ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）との間で足底荷重及びその変動幅に大きな差異はみられない。

被験者が歩行状態にあるときは、平均値Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）は一定の歩行周期で変化する。このとき、平均値Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）の変動の中心（時間平均値）は、立位状態の際の足底荷重の変動中心（時間平均値）とほぼ一致している。一方、最大値Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）についても歩行周期で変化する変化成分が若干見られるが、平均値Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）の変化に比べるとランダムである。また、最大値Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）の値は、平均値Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）の約２〜３倍程度であり、常に高い値を保っている。

上記図３のような実験により採取されるデータを基準データとする。この基準データについて、１秒ごとにｗ_１（ｔ），ｗ_２（ｔ），ｗ_３（ｔ）の平均値Ｌ_{ｍｅａｎ，１}（ｔ_ｋ），Ｌ_{ｍｅａｎ，２}（ｔ_ｋ），Ｌ_{ｍｅａｎ，３}（ｔ_ｋ）、最大値Ｌ_{ｍａｘ，１}（ｔ_ｋ），Ｌ_{ｍａｘ，２}（ｔ_ｋ），Ｌ_{ｍａｘ，３}（ｔ_ｋ）を計算する。そして、これらの平均値Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ），Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）を計算する。

更に、座位状態、立位状態、歩行状態のそれぞれの状態について、基準データＬ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ），Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ），［Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）−Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）］の１分間の平均値を計算する。この１分間の平均値を、それぞれ

と記す。また、基準データＬ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ），Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ），［Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）−Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）］の１分間の標準偏差を計算する。この１分間の標準偏差を、それぞれ

これらの基準値を用いて、実際の計測における状態判別を行う。

実際の計測における足底荷重の計測値から、座位、立位、歩行の３状態の判別を行う場合、まず、足底荷重の計測値から、１秒ごとの最大値Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}（ｔ_ｋ）及び平均値Ｌ_{ｍａｘ,ave}（ｔ_ｋ）を計算する。この１秒間の状態が、歩行状態であるか座位又は立位状態であるかを判別するのは、以下のような判別式を用いる。

上記式（３）が成立する場合には、歩行状態であると判別される。それ以外の場合は、座位又は立位状態であると判別される。式（３）の右辺の判別閾値と実際のデータとの関係を図４に示す。図４のおいて、横軸は時間、（Ｌ_{ｍａｘ,ave}−Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}）のセンサ計測値（単位はｍＶ）を示す。

上記式（３）の判定により、座位又は立位状態であると判別された場合、次式（４）を用いて座位状態と立位状態とを判別する。

上記式（４）が成立する場合には、立位状態であると判別される。それ以外の場合は、座位状態であると判別される。式（４）の右辺の判別閾値と実際のデータとの関係を図５に示す。図５のおいて、横軸は時間、Ｌ_{ｍｅａｎ,ave}のセンサ計測値（単位はｍＶ）を示す。

図６は、本発明の実施例１に係る足底圧計測装置の動作を表すフローチャートである。

まず最初に、被験者に対して、式（１ａ）（１ｂ）（１ｃ）（２ａ）（２ｂ）（２ｃ）に示す各基準値を予め測定し、データロガー８に記憶させておく。そして、この状態で、足底圧計測装置１を被験者の靴に装着して、計測を開始する。

ステップＳ１において、組込回路６は、データロガー８から式（１ａ）（１ｂ）（１ｃ）（２ａ）（２ｂ）（２ｃ）に示す各基準値を読み出す。

ステップＳ２において、組込回路６は、データロガー８に記憶された歩行状態時間Ｔ_ｗ，座位状態時間Ｔ_ｓ，立位状態時間Ｔ_ｅを０に初期化する。

ステップＳ３において、代表値算出部１２は、各荷重センサ３，４，５が検出する足底荷重ｗ_ｉ（ｔ_ｋ＋（ｊ−ｋ）ｔ_ｓ）（ｉ＝１，２，３）をサンプリングして記憶する。このときのサンプリング間隔をｔ_ｓとする。通常、ｔ_ｓは０．００１〜０．１秒程度に設定される。ｋはサンプリング開始時の時刻を表すインデックス、ｊは現在の時刻を表すインデックスである。

ステップＳ４において、代表値算出部１２がサンプリングを始めてからの経過時間がΔＴに達していなければ、ステップＳ３に戻る。経過時間がΔＴに達すると、次のステップＳ５に移行する。

ステップＳ５において、代表値算出部１２は、足底荷重のサンプリングデータに基づいて、その平均値Ｌ_{ｍｅａｎ，ｉ}（ｔ_ｋ）及び最大値Ｌ_{ｍａｘ，ｉ}（ｔ_ｋ）を算出する。更に、各荷重センサ３，４，５の平均値Ｌ_{ｍｅａｎ，ｉ}（ｔ_ｋ）、最大値Ｌ_{ｍａｘ，ｉ}（ｔ_ｋ）の平均値Ｌ_{ｍｅａｎ，ave}（ｔ_ｋ）、Ｌ_{ｍａｘ，ave}（ｔ_ｋ）を計算する。

ステップＳ６において、状態判別部１３は、時間区間［ｔ_ｋ，ｔ_ｋ＋ΔＴ］で得られた足底荷重の平均値Ｌ_{ｍｅａｎ，ave}（ｔ_ｋ）及び最大値Ｌ_{ｍａｘ，ave}（ｔ_ｋ）と、前記各基準値に基づいて、式（３）の判定式によって、時間区間［ｔ_ｋ，ｔ_ｋ＋ΔＴ］における被験者の状態が歩行状態であるか立位又は座位状態であるかを判別する。ここで、歩行状態であると判別された場合には、次のステップＳ７に移行し、立位又は座位状態であると判別された場合には、次のステップＳ８に移行する。

ステップＳ７において、積算時間更新部１４は、データロガー８に記憶された歩行状態時間Ｔ_ｗにΔＴを加えて、歩行状態時間Ｔ_ｗの値を更新する。そして、ステップＳ３に戻る。

ステップＳ８において、状態判別部１３は、時間区間［ｔ_ｋ，ｔ_ｋ＋ΔＴ］で得られた足底荷重の平均値Ｌ_{ｍｅａｎ，ave}（ｔ_ｋ）及び最大値Ｌ_{ｍａｘ，ave}（ｔ_ｋ）と、前記各基準値に基づいて、式（４）の判定式によって、時間区間［ｔ_ｋ，ｔ_ｋ＋ΔＴ］における被験者の状態が立位状態であるか座位状態であるかを判別する。ここで、立位状態であると判別された場合には、次のステップＳ９に移行し、座位状態であると判別された場合には、次のステップＳ１０に移行する。

ステップＳ９において、積算時間更新部１４は、データロガー８に記憶された立位状態時間Ｔ_ｅにΔＴを加えて、立位状態時間Ｔ_ｅの値を更新する。そして、ステップＳ３に戻る。

ステップＳ１０において、積算時間更新部１４は、データロガー８に記憶された座位状態時間Ｔ_ｓにΔＴを加えて、座位状態時間Ｔ_ｓの値を更新する。そして、ステップＳ３に戻る。

以上のような動作により、データロガー８には、歩行状態時間Ｔ_ｗ、立位状態時間Ｔ_ｅ、座位状態時間Ｔ_ｓが積算値として得られる。

本発明の実施例１に係る足底圧計測装置の外観図である。 足底圧計測装置１の機能構成を表すブロック図である。 荷重センサ３，４，５により測定される実際の足底荷重波形である。 式（３）の右辺の判別式位置と実際のデータとの関係を表す図である。 式（４）の右辺の判別式位置と実際のデータとの関係を表す図である。 本発明の実施例１に係る足底圧計測装置の動作を表すフローチャートである。

符号の説明

足底圧計測装置１
インソール２
荷重センサ３，４，５
組込回路６
電源部７
データロガー８
レベルシフタ回路９
インタフェース回路１１
代表値算出部１２
状態判別部１３
積算時間更新部１４
電池１５
給電回路１６

Claims (4)

1. 足裏形状の厚みのあるインソールと、
   前記インソールの所定位置に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する一乃至複数の荷重センサと、
   前記インソールに一体的に具設されたデータロガーと、
   前記インソールに一体的に具設された電池と、
   を備えた足底圧計測装置であって、
   前記第１の荷重センサが出力する荷重値の、所定の微小時間ΔＴ内における荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを算出する代表値演算手段と、
   前記最大値Ｌ_ｍａｘ及び前記平均値Ｌ_ｍｅａｎをそのまま又は所定のアルゴリズムで変換した後、前記データロガーに保存するデータ蓄積手段と、
   を備えた足底圧計測装置。
2. 前記荷重センサとして、
   前記インソールの踵骨下部位置に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する第１の荷重センサと、
   前記インソールの第１中足骨遠位下部に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する第２の荷重センサと、
   前記インソールの第５中足骨遠位下部に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する第３の荷重センサと、
   を備え、
   前記代表値演算手段は、前記各荷重センサが出力する荷重値に基づき、前記所定の微小時間ΔＴ内における荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを算出するものであり、
   前記データ蓄積手段は、前記各最大値Ｌ_ｍａｘ及び前記各平均値Ｌ_ｍｅａｎをそのまま又は所定のアルゴリズムで変換した後、前記データロガーに保存するものであることを特徴とする請求項１記載の足底圧計測装置。
3. 前記データ蓄積手段は、
   前記各微小時間ΔＴにおいて、所定の歩行判別閾値α_ｗ及び座位判別閾値α_ｓに対して、
   （ａ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗ以上の場合には歩行状態、
   （ｂ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓ以上の場合には立位状態、
   （ｃ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓよりも小さい場合には座位状態、
   であると判別する状態判別手段と、
   所定の更新時間ごとに、前記状態判別手段により判別される前記歩行状態、前記座位状態、前記立位状態の各状態の積算時間Ｔ_ｗ，ｉ，Ｔ_ｓ，ｉ，Ｔ_ｅ，ｉを算出し、これらを前記データロガーに保存された各状態の積算時間Ｔ_ｗ，Ｔ_ｓ，Ｔ_ｅに加えて、前記データロガーに保存された当該積算時間Ｔ_ｗ，Ｔ_ｓ，Ｔ_ｅの更新を行う積算時間更新手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１又は２記載の足底圧計測装置。
4. 足裏形状の厚みのあるインソールと、前記インソールの所定位置に配設され、前記インソールの当該位置に加わる荷重値を検出する一乃至複数の荷重センサと、を備えた足底圧計測装置を被験者の靴内に装着し、被験者が行動する際に前記荷重センサによって検出される荷重値に基づいて、各時点における被験者の状態が座位状態、立位状態、又は歩行状態の何れであるかを判別する行動姿勢判別方法であって、
   前記第１の荷重センサが出力する荷重値の所定の微小時間ΔＴ内における荷重値の最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎを演算する代表値算出ステップと、
   前記各微小時間ΔＴにおいて算出される最大値Ｌ_ｍａｘ及び平均値Ｌ_ｍｅａｎについて、所定の歩行判別閾値α_ｗ及び座位判別閾値α_ｓに対して、
   （ａ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗ以上の場合には歩行状態、
   （ｂ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓ以上の場合には立位状態、
   （ｃ）前記最大値Ｌ_ｍａｘと前記平均値Ｌ_ｍｅａｎとの差が前記座位判別閾値α_ｗより小さく、且つ前記平均値Ｌ_ｍｅａｎが前記座位判別閾値α_ｓよりも小さい場合には座位状態、
   であると判別する状態判別ステップと、
   を有する行動姿勢判別方法。